Зачем нужен искусственный интеллект в школах? 👩‍🏫

В начале августа команда Зерокодера провела интенсив по современным нейросетям для педагогов Грозного.

На интенсиве для учителей-предметников мы охватили несколько актуальных вопросов и обсудили как через интеграцию знаний о нейросетях подготовить будущие поколения к вызовам цифрового мира.

О том, как нейросети меняют образование, о роли преподавателя в современном мире и нашем интенсиве рассказали в нашем блоге.

Работа найдется всегда 👌

…если вы умеете программировать на Python!

Осталось только разобраться, какой из карьерных путей выбрать 🤔

Вариантов много, и это не только работа программиста. Сегодня мы перечислим 7 самых популярных из них.

Важно понимать, что Python — универсальный язык программирования, поэтому перечисленными семи карьерные направления не ограничиваются !

1️⃣ Бэкенд-разработчик

Работа бэкендера — проектировать, строить и поддерживать сайт или приложение со стороны сервера.

В задачи таких специалистов также входят написание масштабируемого кода, тестирование и дебаггинг, интеграция фронтенда и баз данных, разработка бэкенд-решений.

Желательно присмотреться к таким фреймворкам как Django или Pyramid, базам данных PostgreSQL и MySQL.

2️⃣ Инженер машинного обучения

Специалисты по машинному обучению — это программисты продвинутого уровня, которые разрабатывают модели искусственного интеллекта. Для этого они используют алгоритмы и данные.

Сфера их специализации — изучение алгоритмов машинного обучения, файн-тюнинг моделей, анализ статистики, обучение и развертывание модели.

Для этого желательно знать, помимо Python, языки R или Java, быть знакомым с фреймворками PyTorch и Tensorflow, библиотеками NumPy, Pandas, Seaborn.

3️⃣ Дата-сайентист

Дата-сайентисты изучают огромные объемы данных для того, чтобы отыскать в них скрытые паттерны. Они же изучают тренды.

Для этого они используют модули Python, строят и деплоят модели машинного обучения. В список их задач входит построение конвейеров CI/CD, их автоматизация, масштабирование проектов.

Для работы в дата-сайенс нужно знать математику, теорию вероятности, статистику, линейную алгебру, алгоритмы машинного обучения, а работать предстоит на Python и его аналитических модулях — NumPy и Pandas.

4️⃣ Инженер по обработке данных

Где дата-сайенс, там и обработка данных. Инженеры по обработке данных собирают информацию, настраивают конвейеры обработки и создают хранилища, в которых хранятся данные, используемые аналитиками и учеными для аналитики и машинного обучения.

Их работа заключается в управлении исходными данными для построения архитектуры и создания конвейеров. Они проектируют, улучшают качество информации, занимаются извлечением, преобразованием и загрузкой информации из баз.

Для этого они должны в совершенстве владеть не только Python, но и MySQL или PostgreSQL, управлять облачными хранилищами. Основные инструменты — это Apache Airflow или Apache Spark.

5️⃣ Девопс

Инженеры-девопс обслуживают DevOps-инфраструктуру — так называется схема взаимодействия разных IT-специалистов в команде, которая приводит к успешному запуску проекта.

При этом девопса нельзя назвать чистым менеджером, потому что в его задачи входит разработка приложений, создание интерфейсов и библиотек, работа с API, автоматизация, написание тестов.

Обычно девопсы используют какой-то из трех языков программирования — Python, Ruby или JavaScript. Также они обязаны хорошо знать такие инструменты как GIT и GitLab.

6️⃣ Аналитик данных

Аналитик данных — специализация для тех, кто хочет поменьше кодить. Он отвечает за очистку и исследовательский анализ данных, а в спектре его задач находятся анализ и интерпретация массивов информации, решение бизнес-проблем, создание отчетов.

Для эффективной работы потребуется знание Python, а также MySQL и PostgreSQL.

Но больше всего аналитику данных нужно понимание методов преобразования данных — таких как агрегирование, повторная выборка, фильтрация.

7️⃣ Тестировщик

Тестировщики помогают выявлять и исправлять ошибки до того, как программное обеспечение будет выпущено для пользователей. При наличии Python в портфолио специалист может писать автоматизированные сценарии тестирования, что поможет ему более эффективно находить проблемы.

Нужно знать Python, Selenium, MySQL, работать с pytest и BDD, с фреймворками TestNG, Appium, JUnit, с инструментами для тестирования производительности JMeter или LoadRunner.

Все эти карьерные пути объединяет одно: они начинаются с изучения Python.

А какой из них выбрать, решать только вам 😉

Логотип для вашего бизнеса за 5 минут 👌

Если вы находитесь в поиске идеального логотипа для своего бренда, но не хотите тратить много времени и ресурсов на его создание, наша сегодняшняя подборка для вас!

В ней мы расскажем о лучших нейросетях для генерации логотипов, которые позволят вам с легкостью воплотить ваши идеи в жизнь 😉

Все инструменты просты в использовании. Чтобы начать работу просто укажите название вашей компании, ее слоган, ключевые слова, цветовую палитру и предпочитаемые шрифты 👇

1️⃣ Namecheap

Простой в использовании генератор, который позволяет создавать и редактировать логотипы бесплатно, если вы зарегистрируете учетную запись.

2️⃣ Hatchful

Бесплатный ИИ-конструктор от Shopify. Сгенерированные в нем логотипы отличаются большей индивидуальностью.

Во время создания логотипа инструмент позволяет пользователям выбрать стиль (от креативного или смелого до классического). Для работы нужна учетная запись.

3️⃣ Looka

Этот инструмент позволяет пользователям кастомизировать и редактировать логотип и предлагает множество вариантов макета.

Минус: он требует оплаты. Вы можете выбрать единовременный платеж от 20$ до 65$ только за логотип или оформить подписку с ежегодной оплатой.

4️⃣ Brandmark

Платный инструмент для генерации логотипов с единовременной оплатой от 25$ до 175$.

Логотипы, созданные в Brandmark, просты и привлекательны. Из минусов: у инструмента ограниченные графические возможности.

5️⃣ Designs.AI

Этот инструмент сначала попросит вас заполнить небольшую анкету, чтобы лучше узнать ваши ожидания и предпочтения для дизайна логотипа.

Designs.AI также немного ограничен в графике и является платным инструментом. Тарифные планы начинаются от 29$ при ежемесячной оплате.